远景十八年，张雷“重押”物理AI

21世纪经济报道记者曹恩惠 北京报道

站在新一轮科技革命与产业变革的交汇点，远景科技集团董事长张雷开始了新的思考。

在10月下旬的一场闭门科技会上，张雷尝试对前沿概念“物理人工智能”进行了更深入的思考。且在会后的媒体采访环节，他对21世纪经济报道记者表示，未来远景科技集团将倾全力打造物理人工智能主导下的能源大模型。

“这一大模型，必将推动绿色能源转型，赋能构建新型电力系统，也必将终结行业同质化的‘内卷’竞争。”张雷相信。

拥抱“物理人工智能”

英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋今年7月现身中国链博会时，让“物理人工智能”这一概念又火了一把。

他说，如果能重返校园，他想选择物理科学，因为人工智能的下个浪潮是物理人工智能，这将是继感知人工智能、生成式人工智能和代理式人工智能之后的第四代人工智能革命。

在接受21世纪经济报道等媒体采访时，张雷则阐述他对“物理人工智能”概念的理解——人工智能与物理定律、系统边界，知识图谱深度耦合的新范式。

事实上，随着近两年人工智能的兴起，其在能源领域的应用并不陌生。然而，当人工智能试图从数字世界走向物理世界来改造能源系统时，传统基于大语言模型的人工智能却暴露出明显的短板。张雷将之称为一种“幻觉”——这类AI能够发现事物之间的关联，却无法解释因果关系，而因果关系恰恰是物理世界实现控制与管理的关键。

“将数据智能与能量守恒定律、空气动力学方程、潮流计算等物理规律相结合，能有效消除传统语言大模型的‘幻觉’，让人工智能在真实物理世界中可靠地发挥作用。”张雷认为。

尽管物理人工智能概念较为晦涩，但其作为下一个前沿趋势已越来越为业内所认可。对此，国际数据公司IDC认为，两个因素使得物理人工智能成为主流趋势：一方面，物理交互需求驱动物理人工智能发展，其更需要在真实环境中具备稳定、泛化、可迁移的感知、理解与执行能力，以应对非结构化、多变、复杂的现实物理场景；另一方面，人工智能技术演进也会加速赋能物理实体，从大规模预训练模型到强化学习框架，AI正在为机器人、自动驾驶等系统注入更强的自主学习与任务执行能力。

而张雷正在做的，便是将物理人工智能与能源场景深度结合。

“人类的焦虑，正是人工智能的机遇。”他认为，人工智能的超级能力能够在毫秒级处理海量数据、从万千头绪中发现隐藏规律、做出最优决策，从而化解人类在复杂能源系统和电力市场中的焦虑。

为此，远景科技集团首次发布了“天枢”能源大模型驱动的AI电力系统以及多款AI赋能的风机和储能产品。

在今年的跨年演讲上，张雷说“远景马上就要18岁了，也将要承担更大的责任”。这些，则促成张雷此刻展现其借助“物理人工智能”来引领能源系统变革的雄心。

“终结”新能源内卷

与此前的蒸汽机、电力、计算机和互联网等生产力革命不同，人工智能的根本特性在于其实现了从“自动化”到“自主化”的飞跃，这种根本性的范式转变意味着系统开始能够自我感知、自我决策、自我进化。

基于上述思考，张雷认为未来能源系统绝非设备的简单堆叠，而在人工智能的加持下将进化为类似“智能体”的生态系统。这将构成能源行业的新竞争——从传统的“物质资产”转向未来的“人工智能资产”。

张雷向记者介绍，“远景天枢”能源大模型，基于海量的天气、设备、电网和市场数据，能够运用图神经网络、时空模型和多模态Transformer等先进算法，并通过云、边、端协同实现实时控制。该大模型已经成功应用于构建新型电力系统，提升储能和风机收益，优化电力交易和资产投资决策，扩大绿电消纳。

这便是张雷引以为傲的“人工智能资产”。“你的大模型智商有多高？智能体数量有多少？算力有多大？这场从‘物理资产’到‘智能资产’的深刻转变，正在重塑全球能源格局。”

中国拥有丰富的应用场景和产业数据，尤其是在能源领域，有望在“物理人工智能”领域实现全球领先。

在接受21世纪经济报道记者采访时，张雷尝试描绘了对这场能源系统的进化展望。“中国的能源和人工智能的融合式发展已经在运行，再过一两年，你就能够看到一个有个性、有能力的’初中生’。”

“能源的智能化，是促进该行业拥抱人工智能的一个重要的驱动力。”张雷认为，未来新型电力系统越复杂，市场化改革就越深入，面对的风险也就更加剧烈，需要人工智能去应对不确定性。

实际上，除了市场潜力外，张雷对于“物理人工智能”给予了其他厚望，并一定会成为未来能源企业竞争的核心资产。

“‘内卷式’的同质化竞争反复出现，是因为企业之间已经陷入‘比大小，拼肌肉’的定势。而物理人工智能主导下的能源大模型，有望终结这种恶性循环。”张雷称。